결함의 특징값, 수동 아닌 신경망으로 설정

인공지능 기반 스마트 팩토리 솔루션 업체 수아랩(SUALAB)은 딥러닝 기반의 머신비전 검사 소프트웨어 ‘수아킷(SuaKIT)을 공식 출시했다.

수아킷은 이미지 해석 기술을 기반으로, 기존 머신 비전 기술로 검사가 어려웠던 다양한 영역을 대상으로 검사의 정확도와 속도를 한층 높였다.

기존에는 엔지니어가 이미지 상에서 결함에 대한 정의를 하나하나 내리고, 결함의 특징값을 수동으로 설정해야 했다. 때문에 반도체나 LCD처럼 표면 형태가 정형화되어 있는 분야에서만 머신비전 기술이 활용 가능했다. 반대로 섬유나 천연가죽 등 표면 형태가 비정형화돼 있는 분야에서는 결함의 특징값을 수동으로 설정하기가 어려워, 육안검사에 의존하는 경우가 대부분이었다.

수아킷의 딥러닝 기술로 소수의 정상품 이미지와 불량품 이미지를 모아서 딥러닝 알고리즘을 학습시키면, 인공지능 신경망이 결함의 특징값을 스스로 찾아낸다. 결함의 특징값을 수동으로 설정할 필요가 없기 때문에 표면 형태가 불규칙한 섬유, 가죽 등의 제조업 분야에서도 활용이 가능하다.

또한 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기술을 통해 고성능 GPU에서 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있도록 설계됐다. 이는 빠른 속도를 요구하는 제조 공정에서도 수아킷이 최고의 활약을 가능케 한다.

수아랩 송기영 대표는 “수아랩이 현재 보유하고 있는 딥러닝 기반 머신비전 기술이 독보적인만큼, 향후 더욱 빠르게 진입장벽을 구축하여 공장 자동화 부문에서 독보적인 기업이 되겠다.”고 자신했다.